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终于找到一本合适的书了，前几章调包稍微有点无聊，其他都很实用。但机器学习算法研究还得看其他书，这本只教调包。

a good book for establishing intuition of ML models with Sklearn while this book lacks the explanation of the magic behind the model and also tackles little on practical problems when deploying ML models in real world.

也学到了一点东西，但总体太简单了，尤其是讲模型的时候基本上只告诉你哪些参数可以调

历时三个多月，终于看完了。今年的读书计划早早地完成了。 这是一本很完整、细致的书。确实挺偏向调参的。

非常棒的一本书，和实践联系的紧密，代码很多，整个机器学习的基本过程都涉及到了，数据预处理，特征工程，模型评估，选择，模型参数选择，构建模型的简化...语言精练，简洁。

在基于TensorFlow的深度学习框架大红大紫之前，其实在2010年前后流行过很多的经典机器学习框架。比如KNN，比如支撑向量机，比如随机森林。相对于深度学习的理论，这些经典的机器学习算法构建在更为精密的数学推导上。运筹学，最优化理论，数学分析，数理统计和随机过程构成了这...  

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